《基於低維非線性結構的高光譜圖像異常檢測技術》是依託中國人民解放軍國防科技大學，由李智勇擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於低維非線性結構的高光譜圖像異常檢測技術
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：李智勇
- 依託單位：中國人民解放軍國防科技大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
異常檢測已成為一項重要的高光譜圖像處理技術，而基於高維數據內蘊結構（低維流形）特徵的檢測方法越來越受到關注。其中，大部分檢測方法都可歸類於基於線性結構，而對更符合成像特點的非線性結構的研究還比較少。本課題利用局部線性思想來研究基於非線性結構的異常檢測方法。首先從成像機理和數據流形學習的角度，深入探討高光譜數據集內蘊結構的特點，建立合理的低維流形描述；接下來面向異常檢測套用，結合局部線性嵌入思想，提取描述局部線性結構的相關參數；最後在分析和比較現有高光譜異常檢測方法的基礎上，利用局部線性結構的異常檢測，實現對全局流形的處理。課題將在數據集結構特性分析、局部線性化和特徵提取以及非線性結構異常檢測方法等方面開展關鍵技術攻關，並將利用仿真數據和實際數據，比較基於線性和非線性結構的異常檢測方法的差異。
結題摘要
摘要：異常檢測已成為一項重要的高光譜圖像處理技術，而基於高維數據內蘊結構（低維流形）特徵的檢測方法越來越受到關注。其中，大部分檢測方法都可歸類於基於線性結構，而對更符合成像特點的非線性結構的研究還比較少。本課題利用局部線性思想來研究基於非線性結構的異常檢測方法。首先從成像機理和數據流形學習的角度，深入探討高光譜數據集內蘊結構的特點，建立合理的低維流形描述；接下來面向異常檢測套用，結合局部線性嵌入思想，提取描述局部線性結構的相關參數；最後在分析和比較現有高光譜異常檢測方法的基礎上，利用局部線性結構的異常檢測，實現對全局流形的處理。課題將在數據集結構特性分析、基於非線性結構異常檢測方法等方面開展關鍵技術攻關，並將利用仿真數據和實際數據，比較基於線性和非線性結構的異常檢測方法的差異。
